オプトとRe Data Science、AIプロダクトとデータ解析ソリューションの企画・開発強化に向け協業を開始

本協業により、Re Data Scienceが得意とするAIプロダクトやデータ解析ソリューションの企画・開発に伴う知見と、オプトが持つ、デジタルによる企業課題解決への豊富な知見を結合させ、日本企業の事業成長に向けて、取り組むとのことだ。

① マルチモーダルディープラーニングによるCTR予測モデルの開発
② CTR予測モデルを用いたプロダクトの企画・開発　
画像生成AIを活用したクリエイティブ制作においては、低コストで多くのバリエーションを作成する事が可能だ。本協業で企画・開発するCTR予測モデルは、この「多くのバリエーション」から、CTRが高いと予測されるクリエイティブを選抜するためのツールだ。選抜されたクリエイティブのみを入稿・配信することで、CTRを安定的に向上させることができる。

画像生成AIとCTR予測モデルを用いたクリエイティブの制作フロー

【試算】期待される効果の一例：
昨年、オプトが配信したディスプレイ広告のうち、配信先、商材、媒体、日時等の条件が全て同一で、クリエイティブのみが異なる事例（同条件下で3件ずつ×40ケース=計120件）をサンプルとした場合、CTRの全件平均は0.37％、このうち同一条件下3件のうち最も効果の良いもののみを抽出すると、平均は0.51％と、事前選抜によるクリック数向上の余地は1.4倍近くあると見なすことができるとのことだ。

③ 広告予算配分の適正化などを目的としたデータ解析の企画・推進
ブランド認知のための広告は、直接的な売上には結び付きにくいものの、商品特性を訴求する広告の効果を裏で支える効果を持つ側面があるなど、広告間には階層的な構造が存在する。また、広告効果と予算は単純な比例関係にはなく、出稿金額が増えるにつれ効率は低下していく傾向があるという。本協業は、種類の異なる複数の広告を併用する広告主に対して、パス解析を用いてモデル化することで、間接的な広告効果の推計を行い、更に各広告効率の低下度合いを踏まえた上で、適正な予算配分の提案をする。

広告間の関係や広告効率変化をモデル化することで適正な予算配分を推計・提案